mountassir, fouad , reda, mali , mohamed, pr.bousmah , lti ensaj, labo

Machine Learning au service de la prédiction de la demande d’énergie dans les Smart Grid

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L intelligence artificielle est en développement continue et enregistre aujourd hui un succès remarquable en utilisant des réseaux de neurones de plus en plus complexes, à présent, le point commun entre les deux types de réseaux électrique et de neurones c est qu ils sont composés de nombreuses couches interconnectées, à l heure actuelle il est important pour les operateurs comme pour les consommateurs de gérer et d optimiser la consommation de l énergie électrique. L objectif de cet article est la corrélation entre les réseaux Smart Grids (le futur réseau électrique intelligent) et la science du Machine Learning et plus spécialement les réseaux de neurones afin de prédire la consommation et l optimisation de l énergie électrique dans les Datacenter, en milieux industriel ou à l échelle d un bâtiment.

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Smart Grid , réseaux de neurones , Méthodes de prédictions supervisées , Modèle optimisation de la prédiction

Mediterranean Telecommunications Journal

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